OLAP: Procesamiento Analítico en Línea

OLAP

OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares.

Tipos de Sistemas OLAP

ROLAP

La implementación OLAP almacena los datos en un botón relacional llamado ROLAP. Los datos son detallados evitando las agregaciones y las tablas que se encuentran normalizadas. Los esquemas más comunes son de estrella y copo de nieve, aunque es posible trabajar sobre cualquier base de datos relacional. La arquitectura de esta se compone de un servidor de banco de datos relacional y el botón OLAP se encuentra en el servidor dedicado. La principal ventaja de esta arquitectura es que permite el análisis de una enorme cantidad de datos.

MOLAP

Esta almacena los datos de una base de datos multidimensional. Para utilizar los tiempos de respuesta, hacer resúmenes de información calculados por adelantado y un sinfín de operaciones utilizadas de forma multidimensional para proporcionar el análisis su principal premisa es que OLAP esta mejor implantado almacenando los datos multidimensionales.

HOLAP

Un desarrollo un poco más reciente ha sido la solución OLAP híbrida (HOLAP), la cual combina las arquitecturas ROLAP y MOLAP para brindar una solución con las mejores características de ambas: desempeño superior y gran escalabilidad. Un tipo de HOLAP mantiene los registros de detalle (los volúmenes más grandes) en la base de datos relacional, mientras que mantiene las agregaciones en un almacén MOLAP separado.

Operaciones básicas de OLAP

Existen tipos básicos de operaciones en OLAP para el análisis de datos. Las operaciones conocidas como “drill down” y “roll up” básicamente van a definir el nivel de granularidad con la que queremos analizar los datos, mientras que las operaciones “slice” y “dice” nos permitirán navegar entre las dimensiones.

Drill down y ­Roll up

Las operaciones “drill down” y “roll up” son utilizadas para mover la vista hacia y desde un mayor nivel de detalle a un menor nivel de detalle. Para cada caso, hacia un mayor nivel de detalle realizamos un “drill down”, mientras que para un menor nivel de detalle realizamos un “roll up”. Recordemos que la granularidad de la información es directamente proporcional al nivel de detalle, por lo que estas operaciones básicamente nos ayudan a ver o analizar los datos desde diferentes niveles de granularidad.

La operación de Drill down también se conoce como agregación dinámica.